Riding the storm: managing cytokine-related toxicities in CAR-T cell therapy
Notice bibliographique
Résumé
The advent of chimeric antigen receptor T cells (CAR-T) has been a paradigm shift in cancer immunotherapeutics, with remarkable outcomes reported for a growing catalog of malignancies. While CAR-T are highly effective in multiple diseases, salvaging patients who were considered incurable, they have unique toxicities which can be life-threatening. Understanding the biology and risk factors for these toxicities has led to targeted treatment approaches which can mitigate them successfully. The three toxicities of particular interest are cytokine release syndrome (CRS), immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome (ICANS), and immune effector cell-associated hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH)-like syndrome (IEC-HS). Each of these is characterized by cytokine storm and hyperinflammation; however, they differ mechanistically with regard to the cytokines and immune cells that drive the pathophysiology. We summarize the current state of the field of CAR-T-associated toxicities, focusing on underlying biology and how this informs toxicity management and prevention. We also highlight several emerging agents showing promise in preclinical models and the clinic. Many of these established and emerging agents do not appear to impact the anti-tumor function of CAR-T, opening the door to additional and wider CAR-T applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».